論文の概要: Legged Locomotion in Challenging Terrains using Egocentric Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07638v1
• Date: Mon, 14 Nov 2022 18:59:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 15:51:33.780260
• Title: Legged Locomotion in Challenging Terrains using Egocentric Vision
• Title（参考訳）: エゴセントリックビジョンを用いた挑戦的地形における脚部移動
• Authors: Ananye Agarwal, Ashish Kumar, Jitendra Malik, Deepak Pathak
• Abstract要約: 本稿では,階段,縁石,石段,隙間を横断できる最初のエンドツーエンド移動システムを提案する。 この結果を,1台の前面深度カメラを用いた中型四足歩行ロボットに示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.37554680771322
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Animals are capable of precise and agile locomotion using vision. Replicating this ability has been a long-standing goal in robotics. The traditional approach has been to decompose this problem into elevation mapping and foothold planning phases. The elevation mapping, however, is susceptible to failure and large noise artifacts, requires specialized hardware, and is biologically implausible. In this paper, we present the first end-to-end locomotion system capable of traversing stairs, curbs, stepping stones, and gaps. We show this result on a medium-sized quadruped robot using a single front-facing depth camera. The small size of the robot necessitates discovering specialized gait patterns not seen elsewhere. The egocentric camera requires the policy to remember past information to estimate the terrain under its hind feet. We train our policy in simulation. Training has two phases - first, we train a policy using reinforcement learning with a cheap-to-compute variant of depth image and then in phase 2 distill it into the final policy that uses depth using supervised learning. The resulting policy transfers to the real world and is able to run in real-time on the limited compute of the robot. It can traverse a large variety of terrain while being robust to perturbations like pushes, slippery surfaces, and rocky terrain. Videos are at https://vision-locomotion.github.io
• Abstract（参考訳）: 動物は視覚を使って精密でアジャイルな移動ができる。 この能力の複製は、ロボティクスにおける長年の目標だった。 従来のアプローチでは、この問題を標高マッピングと足場計画フェーズに分解する必要があった。 しかし、標高マッピングは故障や大きなノイズアーティファクトに影響を受けやすく、特殊なハードウェアを必要とし、生物学的には当てはまらない。 本稿では,階段,縁石,踏み石,隙間を横切ることができる最初のエンドツーエンド移動システムを提案する。 この結果を,1台の前面深度カメラを用いた中型四足歩行ロボットに示す。 ロボットの小型化は、他では見られない特殊な歩行パターンの発見を必要とする。 エゴセントリックなカメラは、過去の情報を記憶して後足下の地形を推定する必要がある。 私たちはシミュレーションで政策を訓練する。 トレーニングには2つのフェーズがある – まずは、安価で計算可能な深度画像を用いて強化学習を使用してポリシーを訓練し、次に第2フェーズでは、教師付き学習を使用して深度を使用する最終ポリシーに蒸留する。 結果として得られるポリシーは現実世界に転送され、ロボットの限られた計算でリアルタイムで実行することができる。 様々な地形を横切ることができ、押し込み、滑りやすい表面、岩の多い地形といった摂動に頑丈である。 ビデオはhttps://vision-locomotion.github.io

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